텍스트 추출이란 무엇인가? (기법과 활용 사례)

텍스트 추출이란 문서, 이미지 또는 스캔된 PDF 파일에서 텍스트를 추출하는 것을 뜻합니다. 데이터 분석 프로세스에서 핵심적인 부분이며, 방대한 양의 텍스트 데이터로부터 인사이트를 얻는 데 사용됩니다.

이 글에서는 텍스트 추출이 어떻게 작동하는지, 다양한 텍스트 추출 기법은 무엇이 있는지, 그리고 몇 가지 활용 사례를 살펴봅니다.

텍스트 추출이란?

알고 계셨나요? 매일 2.5퀸틸리언 바이트(10^18 바이트)의 데이터가 생성됩니다.

이처럼 방대한 데이터를 통해 기업들은 고객과 제품에 대한 인사이트를 얻어 경쟁력을 키워나갈 수 있습니다. 그러나 핵심은 오류 없이 이러한 데이터를 효과적으로 분석하고 처리하는 것입니다. 여기서 텍스트 추출이 등장하여 데이터 처리에서 주요 역할을 합니다.

텍스트 추출은 직원이 직접 텍스트를 살펴보고 해석하는 수동 방식으로 수행하거나, 여러 텍스트 추출기를 사용하여 자동으로 수행할 수 있습니다.

텍스트 추출과 텍스트 마이닝의 차이점

텍스트 추출은 특정 정보를 검색하는 데 도움이 되는 반면, 텍스트 마이닝은 방대한 데이터 세트 내에서 패턴을 식별하려고 합니다. 텍스트 마이닝의 한 예로는 댓글에서 사람들의 감정(긍정적, 부정적, 중립적)을 인식하는 것이 있습니다.

수동 텍스트 추출의 문제점

수동 텍스트 추출은 동일한 형식으로 추출할 단일 문서가 있는 경우 잘 작동합니다. 하지만 레이아웃이 서로 다른 수백 개의 PDF에서 데이터를 추출해야 한다면 수동 추출은 매우 어려울 수 있습니다.

시간 소모적임

여러 문서를 살펴보고 텍스트를 올바르게 추출하는 데는 시간이 걸립니다. 예를 들어, 음식 배달 회사라면 시간이 생명입니다. 주문 확인서를 받는 즉시 고객의 세부 정보를 신속하게 검색하여 팀과 공유해야 합니다.

오류 발생 가능성

의심할 여지 없이 수동 텍스트 추출은 종종 알아차리지 못하는 많은 인적 오류를 유발합니다. 고객 중 한 명에게 잘못된 음식 주문이 배달되는 것을 상상해 보십시오.

자동 텍스트 추출 덕분에 기업은 이제 몇 초 만에 대량의 데이터를 추출할 수 있어 수작업을 줄이고 비용을 절감할 수 있습니다.

자동 텍스트 추출 방식은 어떻게 작동하나요?

텍스트 추출은 일반적으로 "추출-적재-변환(ETL)" 프로세스의 첫 단계입니다. 텍스트 추출 프로세스의 첫 번째 단계는 추출해야 할 데이터를 식별하는 것입니다. 예를 들어, 문서가 인보이스인 경우 "인보이스 번호", "발행일", "고객명" 및 "테이블 필드(설명, 수량, 단가, 할인, 총액)"와 같은 데이터 필드가 식별됩니다.

데이터가 식별되면 텍스트 추출 알고리즘은 자연어 처리(NLP) 및 머신러닝과 같은 다양한 기법을 사용하여 데이터를 추출합니다.

텍스트 추출 프로세스는 다음 단계로 요약할 수 있습니다:

문서가 먼저 분류됩니다(예: 인보이스, 주문 확인서 또는 선하증권 서류인지 여부).
메타 필드가 식별됩니다(예: 전체 이름, 번호, 날짜, 주소 또는 가격).
특정 요구 사항에 따라 데이터가 추출됩니다.

텍스트 추출 기법 및 방법

텍스트 문서에서 데이터를 추출하는 데 사용되는 텍스트 추출 기법에는 광학 문자 인식(OCR) 또는 자연어 처리(NLP) 등 여러 가지가 있습니다.

각각 자세히 알아보겠습니다:

머신러닝

머신러닝(ML)은 예제를 통해 학습하고 그 지식을 다른 문서로 일반화할 수 있기 때문에 이 목적에 이상적입니다. 즉, 특정 문서 세트에 대해 머신러닝 모델을 학습시킨 후에는 이를 사용하여 보유한 코퍼스의 다른 모든 문서에서 정보를 추출할 수 있습니다.

OCR

이는 텍스트 이미지(예: 스캔된 문서나 화면의 텍스트 이미지)를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 작업을 포함합니다. OCR 소프트웨어는 패턴 인식 알고리즘을 사용하여 이미지에서 텍스트를 식별하고 추출합니다.

NLP

NLP는 알고리즘을 사용하여 텍스트의 의미와 맥락을 분석하고 이해합니다. NLP 기법은 문서에서 이름이나 날짜를 추출하는 것과 같이 비정형 텍스트에서 정보를 추출하는 데 사용할 수 있습니다.

정규 표현식

정규 표현식은 규칙이나 패턴 세트를 사용하여 더 큰 텍스트 본문에서 특정 텍스트 조각을 식별하고 추출하는 것을 의미합니다. 정규 표현식은 문서에서 이메일 주소나 전화번호와 같은 특정 유형의 데이터를 추출하는 데 자주 사용됩니다.

텍스트 추출의 활용 사례

텍스트 추출은 다양한 산업 및 분야에서 광범위하게 응용되고 있습니다. 텍스트 추출의 몇 가지 일반적인 활용 사례는 다음과 같습니다:

부동산

부동산 중개인은 매일 다양한 부동산 플랫폼, Zillow, Trulia 및 타사 플랫폼에서 수백 건의 부동산 리드를 받습니다. 텍스트를 자동으로 추출하면 부동산 거래를 더 빨리 성사시키는 데 도움이 됩니다.

부동산 프로세스 자동화 자세히 알아보기

금융 및 법률

텍스트 추출은 계약서나 재무제표와 같은 법률 또는 금융 문서에서 특정 정보를 추출하여 분석과 의사 결정을 용이하게 하는 데 사용할 수 있습니다.

음식 주문 및 배달

자동 텍스트 추출을 통해 데이터를 더 빠르게 추출하고 공유 Google Sheets로 자동 전송할 수 있어 음식 배달 프로세스 속도를 높일 수 있습니다.

음식 주문 프로세스 자동화 및 DoorDash API 생성

이커머스

Shopify나 WooCommerce에서 온라인 스토어를 관리한다는 것은 모든 주문을 디지털로 받는다는 것을 의미합니다. 자동 텍스트 추출을 통해 예를 들어 Shopify와 HubSpot CRM 간의 워크플로우 프로세스를 만들 수 있습니다.

Parseur: 강력한 텍스트 추출 도구

Parseur는 다양한 문서에서 텍스트를 자동으로 추출하는 텍스트 추출 소프트웨어입니다. Parseur가 다른 도구와 차별화되는 점은 강력한 AI 엔진을 갖추고 있으며 비기술자에게도 적합하다는 것입니다.

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Parseur는 AI, 영역 OCR 및 동적 OCR을 사용하여 텍스트를 효율적으로 추출하고 몇 초 안에 처리합니다. 이 AI 도구는 음식 배달, 인보이스 처리 또는 Google 알림과 같은 다양한 활용 사례에서 데이터를 추출하도록 학습되었습니다.

Parseur 앱을 사용하면 추출된 데이터를 수백 개의 다른 애플리케이션과 통합할 수도 있습니다.

텍스트 추출로 실시간 데이터 확보하기

구글이 매년 1조 2천억 건 이상의 검색을 처리하는 것처럼, 전 세계 데이터의 양은 계속해서 증가하고 변화하고 있습니다. 정확한 데이터를 추출하는 것은 소비자 행동을 이해하고 정보에 입각한 더 나은 데이터 기반 결정을 내리는 핵심입니다.

마지막 업데이트 2026년 7월 27일

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자주 묻는 질문 (FAQ)

텍스트 추출의 개념, 작동 방식, 관련 기법 및 자동화 방법에 대한 일반적인 질문입니다.

Parseur는 텍스트 AI를 사용하여 비정형 텍스트에서 브랜드, 제품 이름, 회사와 같은 개체명(named entities)을 추출합니다. 추출하고자 하는 개체를 한 번만 설명하면, AI가 유지 관리할 키워드 목록 없이도 모든 문서에서 구조화된 데이터로 해당 개체를 반환합니다.

자동 텍스트 추출은 인보이스인지, 주문 확인서인지, 선하증권인지 식별하는 등 문서를 먼저 분류하여 작동합니다. 그런 다음 소프트웨어는 이름, 날짜, 주소, 금액과 같이 캡처해야 할 메타 필드를 찾고 특정 요구 사항에 따라 데이터를 추출합니다. 일반적으로 광학 문자 인식(OCR), 자연어 처리(NLP), 머신러닝과 같은 기술을 활용하여 콘텐츠를 읽고 해석합니다.

주요 텍스트 추출 기법으로는 머신러닝, 광학 문자 인식(OCR), 자연어 처리(NLP), 정규 표현식이 있습니다. 머신러닝은 예제 문서를 학습하여 새로운 문서에 해당 지식을 적용하는 반면, 광학 문자 인식은 텍스트 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환합니다. 자연어 처리는 비정형 텍스트의 의미와 맥락을 분석하고, 정규 표현식은 규칙 기반 패턴을 사용하여 이메일 주소나 전화번호와 같은 특정 데이터를 캡처합니다.

수동 텍스트 추출은 시간이 많이 소요되며 인적 오류가 발생하기 쉽고, 레이아웃이 다른 대량의 문서를 처리할 때 특히 그렇습니다. 수백 개의 PDF를 수동으로 검토하는 것은 많은 시간이 걸리고 주문 처리와 같은 긴급한 프로세스를 지연시킬 수 있습니다. 오타나 필드 누락과 같은 실수가 눈에 띄지 않는 경우가 많기 때문에, 많은 기업이 시간과 비용을 줄이기 위해 자동 추출로 전환하고 있습니다.

Parseur는 코딩 없이 문서, 이메일, PDF에서 텍스트를 자동으로 추출하는 텍스트 추출 도구입니다. 내장된 AI가 어떤 레이아웃에서든 요청된 필드를 추출하므로, 각 형식이나 공급업체별로 별도의 템플릿을 만들 필요가 없습니다. 또한 비개발자도 추출된 데이터를 수백 개의 다른 애플리케이션 및 연동 기능에 연결할 수 있습니다.

텍스트 추출은 분석이나 후속 워크플로우에서 사용할 수 있도록 문서, 이미지 또는 스캔된 PDF에서 특정 텍스트와 데이터를 가져오는 프로세스입니다. 데이터 처리의 핵심 부분으로, 비정형 콘텐츠를 구조화되고 사용 가능한 정보로 변환하는 데 도움을 줍니다. 텍스트 추출은 직원이 수동으로 수행하거나 관련 필드를 읽고 추출하는 소프트웨어를 사용하여 자동으로 수행할 수 있습니다.

텍스트 추출은 문서에서 인보이스 번호나 고객 이름과 같은 특정 정보를 검색합니다. 반면 텍스트 마이닝은 방대한 데이터를 분석하여 긍정적, 부정적 또는 중립적 감정 등 패턴과 인사이트를 식별합니다. 요약하자면, 텍스트 추출은 정의된 데이터 포인트를 추출하는 반면, 텍스트 마이닝은 여러 문서에 걸쳐 트렌드를 발견하는 것입니다.

OCR(광학 문자 인식)은 스캔된 문서나 스크린샷과 같은 텍스트 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 텍스트 추출 기법입니다. 패턴 인식 알고리즘을 사용하여 이미지에서 문자를 식별하고 추출합니다. OCR은 선택 가능한 디지털 텍스트가 포함되지 않은 종이 문서 및 스캔된 PDF를 처리하는 데 필수적입니다.

텍스트 추출은 부동산, 금융, 법률, 음식 배달, 이커머스 등 다양한 산업에서 사용됩니다. 부동산 팀은 등록 플랫폼에서 리드를 더 빠르게 처리하기 위해, 금융 및 법률 팀은 계약서 및 명세서에서 주요 세부 정보를 추출하기 위해 사용합니다. 음식 배달 및 이커머스 비즈니스는 주문 데이터를 자동으로 캡처하여 스프레드시트, CRM 또는 기타 도구로 라우팅하는 데 이를 활용합니다.

자동 텍스트 추출은 수동 입력보다 훨씬 적은 오류로 몇 초 안에 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다. Parseur와 같은 도구는 AI와 영역 OCR 및 동적 OCR 같은 기술을 결합하여 다양한 레이아웃의 문서를 안정적으로 읽어냅니다. 신뢰성을 높이기 위해 Parseur는 추출된 데이터를 내보내기 전에 사용자가 직접 확인하고 수정할 수 있는 선택적 수동 검토 단계를 제공합니다.